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Baidu lança kit de ferramentas de aprendizado de máquina quântica no GitHub

O kit de ferramentas de desenvolvimento Paddle Quantum da gigante da tecnologia chinesa agora está disponível no GitHub, permitindo que os desenvolvedores construam e treinem modelos de redes neurais quânticas e inclui aplicativos de computação quântica.

Baidu lança kit de ferramentas de aprendizado de máquina quântica no GitHub

No Brasil, a fama do Baidu não é das melhores, porém, a empresa lançou o kit de ferramentas para sua plataforma de aprendizado de máquina quântica chamada Paddle Quantum. A promessa é permitir que os desenvolvedores construam e treinem modelos de redes neurais quânticas. Apesar da má fama por aqui, na China ela tem desenvolvido projetos de ponta e, assim, a Baidu lança kit de ferramentas de aprendizado de máquina quântica no GitHub, provavelmente mais voltado para o mercado chinês.

Criado na plataforma de deep learning da gigante chinesa da tecnologia PaddlePaddle, o kit de ferramentas também inclui aplicativos de computação quântica.

O Paddle Quantum, atualmente disponível no GitHub, inclui um conjunto de kits de ferramentas de aprendizado de máquina quântica, incluindo:

  • uma biblioteca de química quântica e ferramentas de otimização;
  • três aplicações quânticas: aprendizado de máquina quântico, simulação química quântica e otimização combinatória quântica. 

Baidu lança kit de ferramentas de aprendizado de máquina quântica no GitHub

Baidu lança kit de ferramentas de aprendizado de máquina quântica no GitHub

Várias funções do PaddlePaddle também permitem que o Paddle Quantum ofereça suporte a modelos de circuitos quânticos e pesquisas sobre computação quântica, disse a empresa Baidu.

Apresentando a flexibilidade adicional da plataforma, o fornecedor de tecnologia chinês disse que a Paddle Quantum poderia executar uma nova implementação do Algoritmo de Otimização Aproximada da Quantum (QAOA) pela metade do número de camadas em sua rede neural quântica.

O diretor do Instituto de Computação Quântica do Baidu, Duan Runyao, disse:

Pesquisadores no campo quântico podem usar o Paddle Quantum para desenvolver inteligência artificial quântica (IA) e os entusiastas do aprendizado profundo têm um atalho para aprender a computação quântica.

Novas ferramentas

O Baidu também introduziu sete novas ferramentas, oferecendo 27 recursos aprimorados, para o PaddlePaddle. Isso incluiu:

  • o Paddle.js, uma biblioteca JapaScript de aprendizado profundo que permitiria aos desenvolvedores usar a IA no navegador ou mini programas inteligentes em aplicativos como o Wechat;
  • o Parakeet, um kit de ferramentas de conversão de texto em fala com vários modelos, como WaveFlow e ClariNet, além do Paddle X, uma ferramenta de desenvolvimento de integração para processamento de dados.

Milhões de desenvolvedores

De acordo com a Baidu, o PaddlePaddle foi adotado por mais de 1,9 milhão de desenvolvedores. Além disso, são mais de 84.000 empresas usando a plataforma de deep learning para criar mais de 230.000 modelos. A empresa disse que também trabalhou com vários fabricantes globais de hardware, incluindo Intel, Huawei, MediaTek e Inspur, no ecossistema PaddlePaddle.

Wang Haifeng, CTO do Baidu, disse:

Agora é uma oportunidade sem precedentes para o desenvolvimento do PaddlePaddle, devido ao aumento da inteligência industrial e à aceleração da infraestrutura de IA. Continuaremos a abraçar o espírito de código aberto, impulsionar a inovação tecnológica e fazer parceria com desenvolvedores para promover o deep learning e as tecnologias de IA e acelerar o processo de inteligência industrial.

Em novembro passado, a Alibaba também publicou os códigos de sua plataforma de aprendizado de máquina Alink no GitHub, carregando várias bibliotecas de algoritmos que, segundo ela, suportam o processamento em lote e fluxo. Isso foi essencial para dar suporte a tarefas de aprendizado de máquina, como recomendações de produtos on-line e atendimento inteligente ao cliente.

ZDNet

Escrito por Claylson Martins

Jornalista com pós graduações em Economia, Jornalismo Digital e Radiodifusão.

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